AI: Veštačkom inteligencijom do prirodne inovacije

Osnovni problem menadžmenta mnogih kompanija zapravo su – podaci. Na osnovu njih donose se odluke, ali ispostavlja se da većina menadžera širom sveta ne veruje u podatke koji su im na raspolaganju. Tek nakon toga se stiže do problema analitike…

Stara kineska poslovica kaže da i najduže putovanje započinje običnim korakom. Put implementacije i korišćenja analitike u svakodnevnoj poslovnoj praksi, sasvim analogno, počinje rudimentarnom stavkom zvanom – poverenje. Poverenjem u kvalitet, proverivost i upotrebljivost podataka. Stoga (ne) deluje nimalo iznenađujuće što je Annual Data & Analytics studija koju je sproveo MIT pokazala da postoji direktna veza između poverenja u podatke i stvaranja dodatne vrednosti, što je cilj i misija svakog biznisa.

Drastično je povećan broj menadžera i rukovodilaca koji imaju pristup podacima, ali nemaju pravo da donose odluke

Verujete li u podatke?

Razlog je veoma jednostavan – na osnovu dostupnih podataka poslovni lideri donose odluke, i stoga je apsolutno neophodno da postoji maksimalno poverenje u podatke, jer su oni osnovni preduslov daljih operacija, slično kao što je sterilisana sala preduslov da hirurg može da nastavi svoj posao ili kao što su bezbednosne mere protiv požara, elementarnih nepogoda, ali i provalnika preduslov da firme koriste skladišta robe.

Istraživanjem je obuhvaćeno 2400 poslovnih lidera i menadžera i ono je takođe pokazalo nekoliko značajnih trendova. Analitika sve više prodire u poslovnu upotrebu, pošto se sve više poverenja poklanja preciznim, merljivim i upotrebljivim informacijama te ona postaje mejnstrim – biće sveprisutna i neće nikuda otići, niti postati prolazni trend – analitika je tu da ostane. Takođe, pokazana je direktna veza između inovacija i kvalitetnih poslovnih praksi koje podrazumevaju direktno oslanjanje na AI, mašinsko učenje i druge tehnologije koje svrstavamo u analitiku.

Pročitajte i:  “Blade Runner” i novembar 2019.

Zbog sve veće upotrebe i implementacije savremenih rešenja u svakodnevnim poslovnim procesima, lakše je sagledati pravce i trendove, odnosno doneti kvalitetnu odluku koja se oslanja na ogroman broj egzaktnih i upotrebljivih informacija koje direktno ukazuju na određeni problem koji treba prevazići, ilustruju gde su prednosti i slabosti određenih poteza, otvaraju mogućnosti za širenje u određenim segmentima i slično. Nije nimalo slučajno što upravo organizacije koje najviše drže do kvaliteta i sveobuhvatnosti podataka najlakše, najbolje i najkvalitetnije inoviraju svoje poslovanje.

Prepreke na putu

Kako to već biva, postoje i ozbiljnje prepreke koje treba prevazići. Tipičan primer jeste raskorak između pristupa podacima i ovlašćenja da se donese odluka. Tako imamo situaciju da je drastično povećan broj menadžera i rukovodilaca koji imaju pristup podacima (u manjoj ili većoj meri), ali nemaju pravo da donose odluke. Na taj način ponovo postoji određeni „sloj interpretacije“, odnosno donosioci odluka se i dalje oslanjaju na jedan broj saradnika koji su zaduženi za interpretaciju podataka i informacija.

Ništa čudno, ali sa unapređivanjem alata i pojednostavljivanjem mehanizama korišćenja drastično je podignut nivo upotrebljivosti. Bilo bi logičnije da je procenat rukovodilaca koji donose direktne odluke na osnovu sopstvenog pristupa podacima uvećan u odnosu na one koji donose odluke bazirane na izveštajima podređenih, ali ipak to nije slučaj.

Uvođenje pozicije direktora za inovacije ili analitiku drastično unapređuje spremnost firme da koristi savremene poslovne metode, ali i uspeh u praktičnoj implementaciji inovacija

Osim samog istraživanja, iskorišćena je prilika da se obavi veliki broj intervjua s vodećim ekspertima i osobama koje se svakodnevno bave analitikom i njenom upotrebom unutar poslovnih organizacija. Tako je MIT istraživanje došlo do tri važna zaključka.

MIT zaključci

Potrebno je bolje upravljanje podacima – Pomalo paradoksalno, samo je mali broj učesnika u istraživanju formalno aktivan u domenu osiguranja kvaliteta podataka. Ova činjenica ukazuje da je neophodan viši stepen posvećenosti upravljanju podacima. Samo se na taj način može kreirati kvalitetan i pouzdan izvor informacija na osnovu kog se mogu donositi kvalifikovane, precizne i pouzdane odluke. I što se više oslanjamo na podatke prilikom donošenja odluka, neophodno je da ti podaci budu precizniji i kvalitetniji, tako da jedna stvar vuče drugu.

Pročitajte i:  Specijal: Veštačka inteligencija prirodna inovacija

Privatnost podataka kao prilika – Među anketiranima, privatnost podataka pokazala se kao najbitnija stavka. Svi smatraju i očekuju da bi široka upotreba analitike i veštačke inteligencije trebalo da unapredi bezbednosne prakse, te da je u tome jedna od najvećih prilika za unapređenje. Primetno je da same inicijative nisu podjednako snažne. Prija činjenica da najveći broj anketiranih vidi priliku u osnaživanju inicijativa u domenu privatnosti i GDPR regulacija i želi da ih iskoristi kao način osnaživanja odnosa sa svojim klijentima i korisnicima, umesto da ih tretira samo kao još jednu obavezu i stavku koju je potrebno ispuniti, a koja zapravo predstavlja problem i trošak resursa ili vremena na nekoj drugoj strani.

Organizacije koje najviše drže do kvaliteta i sveobuhvatnosti podataka najlakše, najbolje i najkvalitetnije inoviraju svoje poslovanje

Kultura analitike podstiče inovacije – MIT istraživanje je pokazalo da, premda postoji jasna korelacija između analitike i podsticaja na inovacije, mnoge organizacije imaju dosta prostora da kulturu, alate i poslovne prakse rašire u svojim okruženjima. Tipičan primer bilo bi ograničavanje pristupa podacima i donošenja odluka na mali broj visokopozicioniranih menadžera, dok bi i niži menadžment, pa i radnici, uključujući i one koji na terenu obavljaju zadatke i te kako imali koristi i bili dosta efikasniji ukoliko bi imali pristup podacima ili delu podataka, te bili podržani adekvatnom analitikom. Veoma mali procenat učesnika zapravo je uključen u aktivnosti koje bi podstakle „analitičku pismenost“ među svojim kolegama. Istovremeno, radna snaga u širem smislu je, prema njihovom mišljenju, zapravo najveći izazov u uvođenju inovacija.

Pročitajte i:  Robot CIMON 2 koji prepoznaje emocije poslat na ISS kao ispomoć astronautima

Direktor za analitiku

Dobra poslovna praksa i uspešni primeri pokazuju upravo da je angažovanje na širenju ovakvih poslovnih principa ključno u uvođenju kvalitetnih inovacija u čitavim organizacijama. Često je poželjno imati osobu zaduženu za to, bilo direktno ili indirektno. Direktor za inovacije ili analitiku ili analogni funkcioner drastično unapređuje spremnost firme da koristi savremene poslovne metode, ali i uspeh u sagledavanju mogućnosti i praktičnoj implementaciji inovacija.

Postoji direktna veza između poverenja u podatke i stvaranja dodatne vrednosti, što je cilj i misija svakog biznisa

Iako možda mislimo da je napredna analitika daleko zastupljenija, proći će još dosta vremena dok ona ne stigne do najvećeg procenta poslovnih korisnika. Analiza je pokazala da samo 15 odsto ispitanih koristi napredne analitičke metode u operacijama menadžmenta. Manje od jedne desetine koristi automatizovane analitičke alatke, koje su najnaprednije i najčešće najkorisnije, naročito kada je reč o kompanijama koje barataju enormnim količinama informacija i/ili imaju stotine hiljada i milione kupaca/korisnika. Samo sedam odsto primenjuje mašinsko učenje i AI u procesu donošenja odluka, a da podsetimo, radi se o tehnološki najnaprednijim i najinovativnijim kompanijama današnjice.

Pred nama je očito dug put. Jedna od glavnih poruka jeste da komunikacija i kolaboracija između analitičkih i poslovnih eksperata vodi ka boljem međusobnom razumevanju, unapređivanju poslovanja i jasno merljivom poslovnom uspehu.

Zahvaljujemo kompaniji SAS na podacima ustupljenim za potrebe pripreme ovog teksta

Facebook komentari:

SBB

PC Press 10GbE
Tagovi: , , , ,

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.